Üretimde Yapay Zeka Uygulamaları İlerlemeler, Trendler, Yönelimler ve Çevreye Faydası

Üretimde Yapay Zeka Uygulamaları: İlerlemeler, Eğilimler ve Yönelimler

Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (MÖ), özellikle Endüstri 4.0’ın ortaya çıkışı ile birlikte modern üretimde temel teknolojiler haline gelmiştir. Endüstri 4.0, Nesnelerin İnterneti (IoT), gelişmiş gömülü sistemler ve büyük veri analitiği gibi anahtar teknolojiler tarafından yönlendirilen akıllı otomasyon süreçlerini ifade eder.

John McCarthy 1990’larda Yapay Zeka yı –> “Düşünebilen makineler yapma mühendisliği” olarak tanımlamıştır. O zamandan beri Yapay Zeka’nın makine öğrenmesi, veri madenciliği, doğal dil işleme ve sinir ağları gibi alt alanları mühendislikten tıbba kadar çeşitli alanlarda yaygınlaşmıştır. Üretimde Yapay Zekanın optimizasyon, lojistik, tedarik zinciri yönetimi ve atık azaltımı gibi sürdürülebilirliği destekleyen uygulamalardaki potansiyeli sürekli olarak büyümektedir.

1. Yayınlarda Artış:

2011 yılından sonra Yapay Zeka ve Makina Öğrenmesi yayınlarında belirgin bir artış olduğunu göstermiştir. Bu artış, dijital teknolojilerin üretimde daha yaygın kullanılması ile uyumlu olup Endüstri 4.0 gelişmeleriyle paraleldir.

2. Ülkelerin Katkısı:

Üretimde Yapay Zeka ve Makina Öğrenmesi araştırmalarında en büyük katkıyı Çin ve Amerika Birleşik Devletleri yaparken, Avrupa’da Almanya ön plandadır. Çin, 2030 yılına kadar Yapay Zeka alanında lider olma hedefi doğrultusunda hızlı bir bilimsel büyüme sergilemektedir.

3. İşbirlikçi Çalışmalar:

Çoğu yayında iki ile beş yazarın yer aldığı gözlemlenmiştir. Bu işbirlikçi eğilim, yapay zeka ve makine öğrenmesi araştırmalarının bilgisayar bilimi, mühendislik gibi alanları kapsayan disiplinler arası doğasını yansıtır.

4. Araştırma Alanları:

Ana araştırma alanları bilgisayar bilimi, mühendislik ve biyokimya/genetik olup, YZ ve MÖ’nün üretim alanında çok disiplinli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.

5. Dergi ve Kaynak Analizi:

En sık yayınlanan dergiler arasında Procedia Computer Science, Matec Web of Conferences ve Machine Learning bulunmaktadır. Bu kaynaklar, çeşitli akademik alanlardan YZ ve MÖ uygulamalarına gösterilen ilgiyi artırarak araştırma diyalogunu ileriye taşımaktadır.

Sanayi Sektörlerinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinin Uygulamaları

Analiz, sanayi sektörlerinde YZ ve MÖ’nün önemli uygulamalarını belirlemiştir:

• Yenilik: YZ, yeni üretim süreçleri ve ürün tasarımları geliştirerek endüstriyel yeniliği teşvik eder.

• Süreç Optimizasyonu: YZ/MÖ algoritmaları, üretim süreçlerini optimize ederek atıkları azaltır, kaliteyi artırır ve verimliliği iyileştirir.

• Kaynak Yönetimi: Öngörücü analizlerden yararlanarak YZ, malzeme, enerji ve insan kaynaklarının verimli kullanımını destekler.

• Kalite Kontrol: YZ algoritmaları, gerçek zamanlı kalite takibi ve öngörücü bakım ile duraklamaları azaltarak ürün tutarlılığını artırır.

Sürdürülebilirlik ve Gelecek Yönelimler

Makale, YZ ve MÖ’nün sürdürülebilir üretime önemli katkı sağladığını, daha yeşil üretim süreçlerine olanak tanıyarak kaynak tahsisini iyileştirdiğini, atıkları minimize ettiğini ve enerji verimliliğini artırdığını vurgular. Sürdürülebilir kalkınma hedefleri, envanter ve tedarik zinciri yönetimi, öngörücü bakım ve çevresel izleme gibi uygulamalarla desteklenmektedir.

1. Yeşil Üretim:

YZ tabanlı analizler, enerji kullanımını izlemeye ve kirletici emisyonları azaltmaya yardımcı olur. Bu, iklim değişikliği ve çevresel etkilere yönelik küresel çabalarla uyumludur.

2. Öngörücü Bakım:

Makine öğrenimi modelleri, makinelerin ne zaman bakım gerektirdiğini tahmin ederek beklenmedik arızaları önler, atıkları azaltır ve ekipman ömrünü uzatır.

3. Tedarik Zinciri Yönetimi:

YZ, tedarik zinciri şeffaflığını ve tahminlerini geliştirerek ürünlerin gerektiğinde doğru yerde olmasını sağlar ve aşırı üretim ile depolama gereksinimlerini en aza indirir.

Zorluklar ve Kısıtlamalar

Makale, üretim uygulamalarında YZ ve MÖ’nün bazı zorluklarına da dikkat çekmektedir:

• Veri Gizliliği: Çin gibi ülkeler geniş kişisel veri toplamakta olup, bu durum gizlilik ve veri koruma konularında etik sorunlar yaratmaktadır.

• Disiplinler Arası Entegrasyon: YZ araştırmalarının, mühendislik ve biyoloji gibi geleneksel disiplinleri dijital teknolojilerle birleştirmesi gereklidir ve bu oldukça karmaşık bir süreç olabilir.

• Yatırım Farklılıkları: Amerika Birleşik Devletleri ve Çin gibi ülkeler YZ alanında büyük yatırımlar yaparken, diğer ülkelerle olan teknolojik farkın genişlemesi söz konusudur.

Akademik yayın yapan ülkeler arasında Türkiye’nin de olması umut vericidir.

Tüm soru, öneri ve görüşleriniz için İletişim linkini kullanabilirsiniz.